CN115115613B - 基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测领域。包括：获取喷漆物表面图像的灰度图像；分别以各像素点为中心建立滑窗以获得各像素点的第一特征值；根据各像素点邻域内其他像素点的第一特征值分别获得各像素点的第二特征值；对第二特征值大于预设第一阈值的像素点进行聚类获得多个类别，分别对各类别进行圆拟合，并分别获得圆上各像素点的海森矩阵的最大特征值对应的特征向量；根据各圆上各像素点的特征向量以及梯度方向，分别获得各圆的缺陷概率以将灰度图像中圆分为多个种类，并根据灰度图像中各种类中包含的圆的面积和缺陷概率获得缺陷值，当缺陷值为0时，喷漆物表面无缺陷，否则喷漆物表面存在缺陷。
Description
技术领域
本申请涉及缺陷检测领域，具体涉及一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法及系统。
背景技术
油漆是机械设备表面重要的保护伞，喷漆的质量决定了产品的价值与使用寿命。喷漆质量差会影响产品的美观，使其观赏性大打折扣，且容易使产金属结构与空气接触发生腐蚀，影响产品的使用寿命。
由于环境与工艺的影响，使得喷漆产品表面可能会出现各种喷漆缺陷，常见的喷漆缺陷主要包括流挂、波浪纹、针孔等较为明显的缺陷，对于喷漆物中所存在的表面缺陷，目前主要通过机器学习的方式，实现对所存在的缺陷的检测。
然而，除上述较为明显的缺陷类型以外，喷漆物表面还可能出现火山口状的缩孔缺陷，此类缺陷大小各异，且空域特征不明显，如果继续采用机器学习的方式对此类缺陷进行检测，需要采集并人为标注大量的包含缩孔缺陷的喷漆物表面图像，造成所需要的工作量较大。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供了一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法及系统，对喷漆物表面图像进行处理，可以获得图像中的多个拟合圆区域，根据各圆上像素点的灰度特性及梯度特征分别获得各圆的缺陷概率，最终得到图像的缺陷值，判断喷漆物表面是否存在缺陷。相较于现有技术，能够避免人为检验及筛选的不准确性，且无需提前对大量的喷漆物表面进行人为分类标注，减少了喷漆缺陷检测过程的工作量。
第一方面，本文提出了一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，包括：
获取喷漆物表面图像并进行灰度变换获得灰度图像，利用Sobel算子分别计算灰度图像中各像素点的梯度幅值及梯度方向。
分别以灰度图像中各像素点为中心建立预设尺寸的滑窗，并根据滑窗中所包含的像素点的灰度值，分别获得各滑窗的中心像素点的第一特征值。
根据灰度图像中各像素点邻域内其他像素点的所述第一特征值，分别获得灰度图像中各像素点的第二特征值。
对第二特征值大于预设第一阈值的像素点进行DBSCAN聚类获得多个类别，分别对各类别中像素点进行圆拟合获得对应的圆，并分别获得圆上各像素点的海森矩阵的最大特征值对应的特征向量。
根据每一圆上各像素点的特征向量以及圆上各像素点的梯度方向，分别获得每一圆的缺陷概率。
利用各圆的缺陷概率，将灰度图像中圆分为多个种类，并根据灰度图像中各种类中包含的圆的面积和缺陷概率，获得喷漆物表面的缺陷值，当缺陷值为0时，判定喷漆物表面无缺陷，否则判定喷漆物表面存在缺陷。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，根据滑窗中所包含的像素点的灰度值，分别获得各滑窗的中心像素点的第一特征值，包括：
式中，表示滑窗的中心像素点的第一特征值，m表示滑窗内像素点个数，表示滑窗中第个像素点的灰度值，表示双曲线正切函数，表示超参数，为位于范围内的整数，表示滑窗中像素点的灰度均值。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，所述灰度图像中各像素点的第二特征值，是通过各像素点与其领域内其他像素点的第一特征值差值的平方的均值的双曲线正切获得的。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，所述方法还包括：对各像素点的所述第二特征值进行归一化处理。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，对喷漆物表面图像进行灰度变换前，还包括：
利用DNN对喷漆物表面图像进行分割，将分割后的喷漆物表面图像中喷漆区域以外的像素点的像素值设置为0。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，根据每一圆上各像素点的特征向量以及圆上各像素点的梯度方向，分别获得每一圆的缺陷概率，包括：
将每一圆上各像素点的特征向量与梯度方向之间的余弦相似度的均值，分别作为每一圆的缺陷概率。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，当所述缺陷值大于0时，所述方法还包括：
当所述缺陷值小于预设第二阈值时，采用防走珠水对喷漆物表面的缺陷进行修复。
当所述缺陷值大于预设第二阈值时，先对喷漆物表面进行干燥处理，将喷漆物表面的漆膜打磨掉并进行彻底清洗，然后重新喷涂。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，分别以所述灰度图像中各像素点为中心建立预设尺寸的滑窗前，还包括对所述灰度图像进行增维操作，所述增维操作包括：
所述灰度图像的大小为，滑窗大小为，增维后灰度图像大小变为，增维元素为灰度图像的边缘像素点的灰度值，增维后图像四角像素点的灰度值用灰度图像的四角像素点的灰度值填充。
进一步的，基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法中，计算灰度图像中各像素点的梯度幅值及梯度方向，包括：
像素点的梯度大小，像素点的梯度方向为，其中g表示梯度大小，表示像素点的水平梯度，表示像素点的竖直梯度。
第二方面，本发明提出了一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测系统，包括：存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现本发明实施例中基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法。
本发明提供了一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法及系统，相比于现有技术，本发明的有益效果在于：对喷漆物表面图像进行处理，可以获得图像中的多个拟合圆区域，根据各圆上像素点的灰度特性及梯度特征分别获得各圆的缺陷概率，最终得到图像的缺陷值，判断喷漆物表面是否存在缺陷；能够避免人为检验及筛选的不准确性，且无需提前对大量的喷漆物表面进行人为分类标注，减少了喷漆缺陷检测过程的工作量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征；在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
本发明实施例所针对的场景为：对喷漆物表面的缺陷进行检测。
本发明实施例提供了一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，如图1所示，包括：
步骤S101、获取喷漆物表面图像并进行灰度变换获得灰度图像，利用Sobel算子分别计算灰度图像中各像素点的梯度幅值及梯度方向。
获取喷漆物表面图像，本发明实施例需要检测喷漆物表面的喷漆质量，并对存在缺陷的产品进行针对性修复措施，因此需要先采集喷漆物表面图像。
所采集到的喷漆物表面图像为RGB图像，RGB是一种颜色标准，通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。
可选的，还可以采用DNN(Deep Neural Networks，深度神经网络)进行语义分割来对喷漆物表面图像进行图像分割，将其中喷漆物体以外的部分的像素点的像素值置0，同时，该DNN网络的相关内容如下：使用的数据集为俯视采集的喷漆物表面图像集，其中所涉及到的喷漆物的样式为多种多样的；需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0；由于网络的任务是分类，所以可以使用交叉熵损失函数作为DNN的损失函数，如此，可以去除背景的干扰。
对喷漆无表面图像的灰度化处理获得灰度图像，可以包括：将喷漆物表面图像中像素点在RGB三个通道中像素值的最大值，作为灰度图像中的像素点的灰度值。
Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，是离散型的差分算子。该算子对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响，Sobel算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出图像中像素点的水平梯度及竖直梯度。
本实施例中获得各像素点的梯度幅值及梯度方向包括：像素点的梯度大小，像素点的梯度方向为，其中g表示梯度大小，表示像素点的水平梯度，表示像素点的竖直梯度。
需要说明的是，本发明实施例中喷漆物表面的缺陷为缩孔缺陷，造成缩孔缺陷的原因有很多，如涂装环境或产品基底上存在污染源如油脂、锈迹、洗涤剂、蜡或其他油污，喷漆室内蒸汽饱和，压缩空气中混入水分和油污都会导致喷漆完成后产品表面产生缩孔缺陷。缩孔缺陷通常为针孔或火山口状的圆孔，缩孔缺陷对产品质量影响较大，不同大小不同程度的缩孔缺陷修复方法不同，缺陷附近的像素点灰度值会与背景灰度值存在一定的差异。
步骤S102、分别以灰度图像中各像素点为中心建立预设尺寸的滑窗，并根据滑窗中所包含的像素点的灰度值，分别获得各滑窗的中心像素点的第一特征值。
本实施例中滑窗的预设尺寸为，其中n为正奇数，计算各滑窗区域的二阶矩，并将其值赋予中心像素点作为中心像素点的第一特征值。
可选的，考虑到滑窗操作会导致图像边缘像素点无法被计算，进而导致判断存在偏差，故可对灰度图进行增维操作，具体方法包括：
原图的大小为，滑窗大小为，增维后灰度图像大小变为，增维元素为灰度图像的边缘像素点的灰度值，增维后图像四角像素点的灰度值用灰度图像的四角像素点的灰度值填充。
由于图像中的灰度分布大部分信息集中在它的低阶矩中，故采用灰度矩的一阶矩和二阶矩即可代表各滑窗内像素点的灰度分布，得到各滑窗的中心像素点的第一特征值，计算方法包括：
式中，表示滑窗的中心像素点的第一特征值，m表示滑窗内像素点个数，表示滑窗中第个像素点的灰度值，表示双曲线正切函数，表示超参数，为位于范围内的整数，表示滑窗中像素点的灰度均值，实施者可根据实际情况自行选取的具体取值。需要说明的是，本实施例中的值越小，表明该像素点与滑窗内像素点的灰度越一致；反之，的值越大，表明该像素点与滑窗内像素点的灰度差异越大。
步骤S103、根据灰度图像中各像素点邻域内其他像素点的所述第一特征值，分别获得灰度图像中各像素点的第二特征值。
由于噪声点为孤立的点，而属于缺陷的像素点多成簇出现，故各像素点的第二特征值的计算公式为：
式中B表示像素点的邻域内像素点数量，表示像素点的邻域内第b个像素点的第一特征值，为像素点的第一特征值，表示双曲线正切函数，其中表示超参数，起归一化作用，实施者可根据实际情况自行选取具体取值，作为一个示例本发明实施例中=0.2。
步骤S104、对第二特征值大于预设第一阈值的像素点进行DBSCAN聚类获得多个类别，分别对各类别中像素点进行圆拟合获得对应的圆，并分别获得圆上各像素点的海森矩阵的最大特征值对应的特征向量。
采用DBSCAN聚类算法对标记的点进行聚类，得到多个类别，需要说明的是，DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
对每个类别的标记点采用RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致)算法对选取的像素点进行圆拟合，对于拟合得到的圆上的像素点，获取圆上各像素点对应的海森矩阵，该矩阵为2×2的对称矩阵，用于分别表示各像素点灰度值在图像上的二阶导数，同时，获取各圆上像素点对应的海森矩阵的特征向量和特征值。
本实施例选择各圆上像素点对应的海森矩阵的最大特征值对应的特征向量，其是一个二维单位向量，可用于表示该像素点在图像上灰度值变化曲率最大的方向。
步骤S105、根据每一圆上各像素点的特征向量以及圆上各像素点的梯度方向，分别获得每一圆的缺陷概率。
圆上像素点的海森矩阵特征向量方向与该像素点的梯度变化方向约一致，则该拟合圆为缩孔缺陷的概率越大，即灰度图像中拟合得到的圆的缺陷概率的计算方法包括：
式中表示该拟合得到的圆的缺陷概率，M表示拟合得到的圆的圆环上包含的像素点的数量，表示第个像素点的海森矩阵的特征向量，表示第个像素点灰度梯度方向向量，第个像素点的海森矩阵的特征向量与第个像素点的灰度梯度方向向量的余弦相似度的值越趋近于1，则该点为缺陷的概率越大，同理，该拟合圆的缺陷概率越趋近于1，则该拟合得到的圆越为缺陷区域。
步骤S106、利用各圆的缺陷概率，将灰度图像中圆分为多个种类，并根据灰度图像中各种类中包含的圆的面积和缺陷概率，获得喷漆物表面的缺陷值，当缺陷值为0时，判定喷漆物表面无缺陷，否则判定喷漆物表面存在缺陷。
需要说明的是，计算得到的缺陷概率的值越大，说明该区域的缩孔缺陷为大的缩孔缺陷；计算得到的缺陷概率的值趋近于中间值，则说明拟合的圆存在误差，可能原因为该聚类类别中的像素点不为同一缩孔缺陷，为多个小针孔缩孔缺陷的集合，故该拟合圆区域的影响程度较低；计算得到的缺陷概率的值较小时，说明该聚类类别中的像素点为干扰像素点或几个小针孔沙孔缺陷，故该拟合圆区域的影响程度低。
首先，根据各圆对应的缺陷概率，将所有圆划分种类，其中圆的种类划分可以通过设定缺陷概率对应的阈值来实现，本实施例中将灰度图像中包含的圆划分为3类，实施者也可以根据自己的实际需求改变划分后的种类数。
具体的，按照灰度图像中各圆的缺陷概率由大到小，本实施例将灰度图像中圆依次划分为：火山状的缩孔缺陷、较为密集的针孔状缩孔缺陷以及离散的针孔状缩孔缺陷共三类。当灰度图像中圆即缺陷区域为火山状的缩孔缺陷时，此类缺陷较为严重，出现个数越多影响程度越大，修复难度与修复成本越大；当灰度图像中圆即缺陷区域为较为密集的针孔状缩孔缺陷时，此类缺陷较为轻微，但此类缺陷出现次数越多，也会带来较为严重的影响；当灰度图像中圆即缺陷区域为离散的针孔状缩孔缺陷时，此类缺陷影响轻微，容易对其进行修复。
缩孔缺陷破坏了喷漆物表面的完整性，大大影响其商业价值与使用寿命，针对不同类型的缺陷采取的应对措施也不同。
然后，根据灰度图像中各种类的缺陷中包含的圆的面积和缺陷概率，可以获得喷漆物表面的缺陷值，具体计算过程包括：
其中T表示缺陷值，x1表示火山口状缩孔缺陷的数量，表示喷漆物表面的总面积，表示第i个火山口状缩孔缺陷的面积；表示第j个较为密集的针孔状缩孔缺陷区域的面积，表示第j个较为密集的针孔状缩孔缺陷区域的缺陷概率，其值越大，表示该区域针孔状缩孔缺陷越密集，影响程度越大；表示第k个离散的针孔状缩孔缺陷区域的面积，表示第k个离散的针孔状缩孔缺陷区域的缺陷概率；T=0则代表喷漆物表面无缩孔缺陷，T越大代表喷漆物表面受火山口状缩孔影响越大，即代表对应喷漆物表面的质量越差，修复难度越大。
当缺陷值为0时，说明喷漆物表面无缺陷，否则喷漆物表面存在缺陷。
可选的，当缺陷值大于0时，实施者可根据自身需求设定对应的质量等级，根据T的大小对板材质量进行不同等级的划分及处理，当所述缺陷值小于预设第二阈值时，采用防走珠水对喷漆物表面的缺陷进行修复；当所述缺陷值大于预设第二阈值时，先对喷漆物表面进行干燥处理，将喷漆物表面的漆膜打磨掉并进行彻底清洗，然后重新喷涂。
基于与上述方法相同的发明构思，本实施例还提供了一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测系统，本实施例中基于机器视觉的喷漆缺陷检测系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法实施例所描述的对喷漆物表面的缺陷进行检测。
由于基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法实施例已经对喷漆物表面的缺陷的检测方法进行了说明，此处不再赘述。
综上所述，本发明实施例对喷漆物表面图像进行处理，可以获得图像中的多个拟合圆区域，根据各圆上像素点的灰度特性及梯度特征分别获得各圆的缺陷概率，最终得到图像的缺陷值，判断喷漆物表面是否存在缺陷；能够避免人为检验及筛选的不准确性，且无需提前对大量的喷漆物表面进行人为分类标注，减少了喷漆缺陷检测过程的工作量。
本发明中涉及诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本发明的方法和系统中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。
上述实施例仅仅是为清楚地说明所做的举例，并不构成对本发明的保护范围的限制。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获取喷漆物表面图像并进行灰度变换获得灰度图像，利用Sobel算子分别计算灰度图像中各像素点的梯度幅值及梯度方向；
分别以灰度图像中各像素点为中心建立预设尺寸的滑窗，并根据滑窗中所包含的像素点的灰度值，分别获得各滑窗的中心像素点的第一特征值：
式中，表示滑窗的中心像素点的第一特征值，m表示滑窗内像素点个数，表示滑窗中第个像素点的灰度值，表示双曲线正切函数，表示超参数，为位于范围内的整数，表示滑窗中像素点的灰度均值；
根据灰度图像中各像素点邻域内其他像素点的所述第一特征值，分别获得灰度图像中各像素点的第二特征值；所述灰度图像中各像素点的第二特征值，是通过各像素点与其领域内其他像素点的第一特征值差值的平方的均值的双曲线正切获得的；
对第二特征值大于预设第一阈值的像素点进行DBSCAN聚类获得多个类别，分别对各类别中像素点进行圆拟合获得对应的圆，并分别获得圆上各像素点的海森矩阵的最大特征值对应的特征向量；
根据每一圆上各像素点的特征向量以及圆上各像素点的梯度方向，分别获得每一圆的缺陷概率；
利用各圆的缺陷概率，将灰度图像中圆分为多个种类，并根据灰度图像中各种类中包含的圆的面积和缺陷概率，获得喷漆物表面的缺陷值，当缺陷值为0时，判定喷漆物表面无缺陷，否则判定喷漆物表面存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，其特征在于，所述方法还包括：对各像素点的所述第二特征值进行归一化处理。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，其特征在于，对喷漆物表面图像进行灰度变换前，还包括：
利用DNN对喷漆物表面图像进行分割，将分割后的喷漆物表面图像中喷漆区域以外的像素点的像素值设置为0。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，其特征在于，根据每一圆上各像素点的特征向量以及圆上各像素点的梯度方向，分别获得每一圆的缺陷概率，包括：
将每一圆上各像素点的特征向量与梯度方向之间的余弦相似度的均值，分别作为每一圆的缺陷概率。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，其特征在于，当所述缺陷值大于0时，所述方法还包括：
当所述缺陷值小于预设第二阈值时，采用防走珠水对喷漆物表面的缺陷进行修复；
当所述缺陷值大于预设第二阈值时，先对喷漆物表面进行干燥处理，将喷漆物表面的漆膜打磨掉并进行彻底清洗，然后重新喷涂。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，其特征在于，分别以所述灰度图像中各像素点为中心建立预设尺寸的滑窗前，还包括对所述灰度图像进行增维操作，所述增维操作包括：
所述灰度图像的大小为，滑窗大小为，增维后灰度图像大小变为，增维元素为灰度图像的边缘像素点的灰度值，增维后图像四角像素点的灰度值用灰度图像的四角像素点的灰度值填充。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法，其特征在于，计算灰度图像中各像素点的梯度幅值及梯度方向，包括：
像素点的梯度大小，像素点的梯度方向为，其中g表示梯度大小，表示像素点的水平梯度，表示像素点的竖直梯度。
8.一种基于机器视觉的喷漆缺陷检测系统，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如权利要求1-7任一项所述的基于机器视觉的喷漆缺陷检测方法。
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